def get_head_token_of_chunk(knp_lines, chunk_ind):
    chunk_line = knp_lines[chunk_ind]

    if (not replace_lib.is_chunk(chunk_line)):
        raise Exception('arg is not chunk')

    chunk_line = knp_lines[chunk_ind]

    normalized_cand_form = ""
    try:
        normalized_cand_form = get_normalized_cand_form(chunk_line)
        #「間接/かんせつ+的だ/てきだ」のような複合語は、最初のものをとってくる
        #FIXME よくない場合がありそう。
        #あと、?でつながっている場合は?
    except:
        return ""

    if ("+" in normalized_cand_form):
        normalized_cand_form = normalized_cand_form.split('+')[0]

    ans = [knp_lines[i] for i in xrange(chunk_ind, len(knp_lines)) if replace_lib.is_token(knp_lines[i]) and normalized_cand_form in knp_lines[i]]
    return "" if len(ans) == 0 else ans[0]
def sentence_func(knp_lines):
    tokens = [line for line in knp_lines if replace_lib.is_token(line)]
    orig_str = "".join([line.split(' ')[0] for line in tokens])

    #最後の文節のインデックス, その正規化代表表記
    last_chunk_ind, last_chunk_line = [(ind, line) for ind, line in enumerate(knp_lines) if replace_lib.is_chunk(line) and ("-1D" in line)][0]
    last_chunk_num = replace_lib.get_chunk_num(last_chunk_line)

    #最後の文節内のheadのトークン
    head_token_line = ""
    try:
        head_token_line = get_head_token_of_chunk(knp_lines, last_chunk_ind)
    except:
        Exception('No head token')
        # print orig_str + '\t' + 'ERROR'
        return #FIXME 本当はこうしたくないけど、仕方ない。


    ans = []

    #否定されている動詞は反義語を持つか?
    if "反義" in head_token_line:
        #最後の文節内のトークンを取るので、もし同一のトークンが複数あった場合は最後のものを取る
        head_token_ind = [ind for ind, line in enumerate(tokens) if line == head_token_line][-1]

        #ヲ格をニ格に変換した文を生成し、反義語を置き換える
        #「席を立たないでください」→「席に座ってください」
        wo_to_ni_case_tokens = [line for line in replace_lib.change_case(knp_lines, 'ヲ', 'ニ', last_chunk_ind) if replace_lib.is_token(line)]
        if len(wo_to_ni_case_tokens) != 0:
            ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(wo_to_ni_case_tokens, head_token_ind, head_token_line))

        #ニ格をヲ格に変換した文を生成し、反義語を置き換える
        #「席に座らないでください」→「席を立っていてください」…?
        ni_to_wo_case_tokens = [line for line in replace_lib.change_case(knp_lines, 'ニ', 'ヲ', last_chunk_ind) if replace_lib.is_token(line)]
        if len(ni_to_wo_case_tokens) != 0:
            ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(ni_to_wo_case_tokens, head_token_ind, head_token_line))

        #ニ格をカラ格に変換した文を生成し、反義語を置き換える
        #「波打ち際に近づかないでください」→「波打ち際から遠ざかってください」
        ni_to_kara_case_tokens = [line for line in replace_lib.change_case(knp_lines, 'ニ', 'カラ', last_chunk_ind) if replace_lib.is_token(line)]
        if len(ni_to_kara_case_tokens) != 0:
            ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(ni_to_kara_case_tokens, head_token_ind, head_token_line))

        #カラ格をニ格に変換した文を生成し、反義語を置き換える
        #「波打ち際から遠ざからないでください」→「波打ち際に近づいて(いて)ください」?
        kara_to_ni_case_tokens = [line for line in replace_lib.change_case(knp_lines, 'カラ', 'ニ', last_chunk_ind) if replace_lib.is_token(line)]
        if len(kara_to_ni_case_tokens) != 0:
            ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(kara_to_ni_case_tokens, head_token_ind, head_token_line))



        ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(tokens, head_token_ind, head_token_line))



    arg_chunks = [(ind, line) for ind, line in enumerate(knp_lines) if replace_lib.is_chunk(line) and line.split(' ')[2] == (str(last_chunk_num) + "D") and re.search("<係:[^>]+>", line)]
    for arg_chunk_ind, arg_chunk in arg_chunks:
        head_token_of_arg = get_head_token_of_chunk(knp_lines, arg_chunk_ind)
        if head_token_of_arg == "":
            pass
        else:

            # pat_case = re.compile("<係:[^>]+格>")
            # if ("<修飾>" in arg_chunk) or pat_case.search(arg_chunk):
            #まず、argの主辞に反義語が存在するかどうか?
            if ("反義" in head_token_of_arg):
                token_ind = get_token_ind(knp_lines, arg_chunk_ind, head_token_of_arg)
                ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(tokens, token_ind, head_token_of_arg))

        #次に、そのチャンクにかかっている動詞or名詞or形容詞に反義語が存在するか?
        #FIXME これだと、「分かりにくい表現を使わないでください」が変換できない
        chunk_num = replace_lib.get_chunk_num(arg_chunk)
        for mod_chunk_ind, mod_chunk in replace_lib.get_mod_chunk_and_mod_chunk_ind_lst(knp_lines, chunk_num):
            mod_chunk_token = get_head_token_of_chunk(knp_lines, mod_chunk_ind)
            if mod_chunk_token == "":
                pass
            else:
                if (get_pos_of_token(mod_chunk_token) == "名詞" or get_pos_of_token(mod_chunk_token) == "形容詞") and ("<係:連格>" in mod_chunk_token):
                    # print "DEBUG:hit"
                    if "反義" in mod_chunk_token:
                        tok_ind = get_token_ind(knp_lines, mod_chunk_ind, mod_chunk_token)
                        # print "DEBUG: hit"
                        ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(tokens, tok_ind, mod_chunk_token))


    #この段階で、変換が起こらなかった文を排除する
    ans = remove_unchanged_str(orig_str, ans)
    ans = ["".join([token_line.split(' ')[0] for token_line in replace_lib.remove_negation_from_banning(token_lines)]) for token_lines in ans]
    ans = [s for s in ans if s != orig_str] #元の文は除く
    ans = list(set(ans)) #重複した文を削除
    for s in ans:
        print (orig_str + '\t' + s)
def get_pos_of_token(knp_line):
    if (not replace_lib.is_token(knp_line)):
        raise Exception('arg is not token')

    return knp_line.split(' ')[3]
def get_token_ind(knp_lines, chunk_ind, token_line):
    return [tok_ind for (tok_ind, (ind, line)) in enumerate([(i,knp_line) for i, knp_line in enumerate(knp_lines) if replace_lib.is_token(knp_line)]) if ind > chunk_ind and line == token_line][0]